Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung)
Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret) Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum ) Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5
(Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3 (ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2 (STMIK Profesional Makassar 12 ) ..........................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238

## PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI PENGADAAN BAHAN BAKU PRODUKSI DENGAN MENGGUNAKAN METODE NEURAL NETWORK
Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
STMIK Bani Saleh, Bekasi 12
Jln. M.Hasibuan No. 68, Kota Bekasi, Indonesia 12
Email: mumtazmuttakin@gmail.com 1 , sabar.hanadwiputra@gmail.com 2

## ABSTRAK
Forecasting atau prediksi dalam kegiatan produksi merupakan kegiatan yang bertujuan untuk meramalkan segala  hal  yang  terkait  dengan  produksi,  penawaran,  permintaan,  dan  penggunaan  teknologi  di  dalam sebuah  industri.  Prediksi  ini  yang  pada  akhirnya  sering  digunakan  oleh  perusahaan  maupun  pihak manajemen  operasional  untuk  membuat  suatu  perencanaan  terkait  kegiatan  usahanya  dalam  beberapa periode  tertentu.  Sebagai  alat  untuk  mengukur  tingkat  prediksi  yang  mendekati  akurasi  yang  baik  yang dapat dijadikan dasar acuan perhitungan sebuah proses bisnis kedepannya, perusahaan juga membutuhkan sebuah  alat  ukur  yang  akurat  dan  teruji  berdasarkan  jenis  perkiraan  itu  sendiri.  Metode NEURAL NETWORK dengan backpropagation menghitung sebuah pola berdasarkan histori dari beberapa periode yang  telah  terjadi.  Metode  ini  sering  digunakan  untuk  mendapatkan  keakuratan  prediksi  pada  kegiatan forecasting. Ketidak akuratan peramalan persediaan stok packaging sebagai penunjang kebutuhan produksi mengakibatkan ruang persediaan barang melebihi kapasitas serta mengganggu proses produksi yang akan dijalankan,  sehingga  pemilihan  metode  peramalan  yang  sesuai  sangat  dibutuhkan.  Penggunaan  metode NEURAL  NETWORK dengan backpropagation untuk  meningkatkan  keakuratan  prediksi  pengadaan barang packaging di dalam penelitian ini sangat sesuai. Hasil Pelatihan Data dengan data input begin stock, consumption,  incoming ,  dan safety  stock serta  data  target  adalah stock  order menghasilkan  nilai  MSE terbaik  sebesar  0.03603642  pada  jumlah  neuron  11  dengan  nilai  epoch  1000  serta  batas  maksimum kesalahan 6, sehingga data uji menghasilkan keakuratan nilai MAPE sebesar 0,52%.
Kata Kunci  Forecasting , Peramalan, Prediksi, NEURAL NETWORK , Backpropagation .

## ABSTRACT
Forecasting or prediction in production activities is an activity that aims to predict everything related to production, supply, demand, and use of technology in an industry. In the end, this prediction is often used by  companies  and  operational  management  to  make  plans  related  to  their  business  activities  in  certain periods. As a tool for measuring the level of predictions that are close to good accuracy which can be used as a reference for calculating a business process in the future, companies also need an accurate and tested measuring  tool  based  on  the  type  of  estimate  itself.  The NEURAL  NETWORK method  with backpropagation calculates a pattern based on the history of several periods that have occurred. This method is often used to obtain prediction accuracy in forecasting activities. Inaccurate packaging stock inventory forecasting to support production needs causes the inventory space to exceed capacity and the production process  is  disrupted,  so  the  selection  of  an  appropriate  forecasting  method  is  needed.  The  use  of  the NEURAL  NETWORK method  with  backpropagation  to  increase  the  accuracy  of  the  prediction  of  the procurement of packaged goods in this study is very suitable. Results of Data Training with input data for begin stock, consumption, incoming, and safety stock and target data is the stock order yields the best MSE value of 0.03603642 on the number of neurons 11 with an epoch value of 1000 and a maximum error limit of 6, so that the test data resulted in the accuracy of the MAPE value of 0.52%.
Keywords: Forecasting, Prediction, NEURAL NETWORK , Backpropagatio
1. PENDAHULUAN
Forecasting  atau  prediksi  di  dalam  pengertian secara umum merupakan kegiatan yang bertujuan untuk  meramalkan  atau  memprediksi  segala  hal yang  terkait  dengan  produksi,  penawaran, permintaan,  dan  penggunaan  teknologi  di  dalam sebuah  industri.  Prediksi  sering  digunakan  oleh perusahaan maupun pihak manajemen operasional  untuk  membuat  suatu  perencanaan terkait kegiatan usahanya dalam beberapa periode tertentu.
Dalam membuat keputusan manajerial di sebuah industri, seorang manajer membutuhkan informasi dari berbagai sisi yang berbeda. Karena itu,  seorang  manajer  perlu  melakukan  prediksi pada beberapa bidang penting, antara lain prediksi tentang perkembangan teknologi, prediksi tentang kondisi  ekonomi,  prediksi  permintaan,  dan sebagainya. Pada Perencanaan dan Pengendalian Produksi (PPC), bidang prediksi yang difokuskan adalah prediksi permintaan.
Untuk  menjamin  sebuah  tingkat  prediksi  yang mendekati  akurasi  yang  baik  serta  dapat digunakan  sebagai  dasar  acuan  perhitungan sebuah  proses  bisnis  kedepannya,  Perusahaan juga membutuhkan sebuah alat ukur yang akurat dan teruji berdasarkan jenis perkiraan itu sendiri. NEURAL  NETWORK dengan backpropagation banyak digunakan dalam prediksi untuk mendapatkan  tingkat  keakurasian  yang  tinggi. NEURAL  NETWORK mencari  pola  dan hubungan  dalam  data  yang  sangat  besar  yang terlau rumit dan sulit untuk dianalisis manusia.

## 2. PENELITIAN YANG TERKAIT
“ Forecasting  Paint  Products  Using  Artificial Neural  Network    Algorithm ”  tahun  2019  oleh  A Hadiansyah,  I  D  Sumitra.  Hasil  penelitian  ini didapat dari peramalan target pendapatan dengan algoritma Neural  Network sebesar  0.9987362 yang  menunjukan  hasil  terbaik  mendekati  nilai targetnya.
“ Analysis of Artificial Neural Network  Accuracy Using  Backpropagation Algorithm In  Predicting Process  (Forecasting) ”  tahun  2017  oleh  Sandy Putra Siregar, dan Anjar Wanto. Hasil penelitian menyatakan  bahwa  Model  Arsitektur Neural Network dengan  perhitungan  3-48-1  dapat memprediksi dengan akurasi 100%. “ Intelligent  System  for  Improving  Dosage Control ”  tahun  2017  oleh Fábio  Cosme Rodrigues  dos  Santos,  André  Felipe  Henriques Librantz, Cleber Gustavo Dias, and Sheila Gozzo
Rodrigues .  Hasil  penelitian  menyatakan  bahwa simulasi  dengan Neural  Network dibandingkan dengan tingkat dosis saat ini menunjukkan bahwa sistem  yang  diusulkan  dapat  mengurangi  biaya bahan baku di pabrik pengolahan air.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Teknik  pengambilan  sampel  yang  digunakan adalah Purposive Sampling yang merupakan salah satu  teknik  pengambilan  sampel  yang  sering digunakan dalam penelitian. Purposive Sampling
adalah teknik penentuan sampel dengan pertimbangan  tertentu.  Secara  bahasa,  kata purposive  berarti  sengaja,  jadi  kalau  diartikan secara  sederhana,  purposive  sampling  berarti teknik pengambilan sampel secara sengaja.

## 3.2 Sumber Data
Proses pengambilan data history untuk penelitian ini  dilakukan  menggunakan  data  kerja  dimana penulis  pernah  bekerja  pada  bagian  tersebut. Kemudian  data  tersebut  di  simpan  di  media penyimpanan  yang  kemudian  akan  digunakan sebagai  masukan/ input pada  proses  pengolahan data.  Dari  proses  pengumpulan  data  tersebut, ditentukan  pengukuran  untuk  masing-masing parameternya  sehingga  dapat  diperoleh  prediksi untuk kebutuhan packaging untuk produksi.

## 3.3 Teknik Analisis Data
Data  yang  dikumpulkan  berupa  data  sekunder yaitu data forecast sales , stok produk packaging , dan  hasil  produksi  sebanyak  91  hari  (3  bulan). Variabel penelitian berupa data input dan output . Berikut input dan output :
X1 = stok (pcs)
X2 = hasil produksi (pcs)
X3 = Incoming/ bahan baku datang(pcs)
X4 = Safety Stock
Y  =  *Stock  Order/  Pengadaan  bahan  baku (pcs)
Pelatihan  memerlukan  79  sedangkan  pengujian 12.
Dalam menentukan arsitektur jaringan, dilakukan beberapa  kali  percobaan  untuk  mendapatkan
jaringan terbaik dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1 Kumpulkan data masa lalu dan dibagi menjadi 2 yaitu data pelatihan dan pengujian.
2 Buat  plot  data  masa  lalu  baik  data  pelatihan dan pengujian.
3 Validasi model peramalan: Pelatihan data
4 Normalisasi  data input (x1,  x2,  x3,  x4)  dan output (y) dengan rumus :
Keterangan:
𝛼 = data minimum
b = data maksimum
x = data asli
X`= data hasil normalisasi
5 Masukkan data pelatihan yang telah dinormalisasi pada command window MATLAB untuk membangun jaringan arsitektur Neural  Network .  Tentukan hidden layer , output ,  fungsi  aktivasi  dan  algoritma pelatihan.
6 Inisialisasi bobot awal dengan instruksi
7 Setting parameter pelatihan ( default )
8 Jalankan  simulasi  program  pelatihan.  Hasil simulasi diberi label output jaringan yang akan dibandingkan dengan output (target).
9 Arsitektur  jaringan  terbaik  dipilih  sampai diperoleh  nilai  MSE  terkecil.  Nilai  bobot disimpan untuk melakukan pengujian data.
10 Masukkan  data  pengujian  ke command window MATLAB.
11 Data  pengujian  diuji  pada  program  dengan mengambil bobot terbaik dari pelatihan data.
12 Jalankan program sama dengan pelatihan data
13 Setelah  mendapatkan  hasil  JST  dilakukan pengujian data.
14 Tahap selanjutnya dilakukan pengujian
dengan MAPE untuk validasi model peramalan
15 Jika Data aktual sama dengan Forecast maka MAPE  berharga  nol,  yang  artinya  sangat akurat.

## 3.4 Langkah-langkah Penelitian
Dalam  penelitian  ini  keseluruhan  proses  yang harus dilalui meliputi beberapa tahapan.
Langkah  awal  dalam  penelitian  ini  adalah mengidentifikasi  masalah  yang  ada  di  tempat penelitian, kumpulkan semua permasalahan yang ada  dan  pilih  salah  satu  masalah  yang  dapat diselesaikan dengan keilmuan komputer.
Setelah  teridentifikasi  masalahnya  yang  dapat dijadikan  penelitian,  kemudian  kumpulkan  data- data  penunjang  baik  dari  segi  literatur  maupun data-data  dari  lingkungan  yang  terkait  dengan masalah  tersebut.  Kemudian  tentukan  kriteria- kriteria  penelitian,  baik  dari  segi  pembatasan masalah, maupun jumlah variable yang mungkin dapat mempengaruhi.
Desain  sistem  penyelesaian  terhadap  penelitian ini, apakah akan membuat sebuah aplikasi sendiri atau menggunakan sebuah tools yang sudah ada, kemudian susun sistem sedemikian rupa sehingga pengujian dapat dilakukan.

## 3.5 Pengumpulan Data dan Informasi
Pengumpulan  data  dan  informasi  dilakukan dengan  mengumpulkan  data history terkait dengan  peramalan  yang  telah  dilakukan  oleh karyawan perusahaan dikumpulkan untuk diolah. Data  terkumpul  dalam  bentuk  spread  sheet  yang disimpan  dalam  ruang  penyimpanan  server perusahaan.
Data  tersebut  digunakan  sebagai  acuan  untuk informasi  pembelian  kepada  Supplier.  Informasi yang  terdapat  di  dalam spreadsheet tersebut adalah sebagai berikut,
1. Tanggal  dan Bulan, digunakan untuk menandai waktu terjadinya kegiatan
2. Beginning stock , adalah stock awal di pagi hari sama dengan End Stock di hari kemarin.
3. Consumption , adalah banyaknya barang yang dipakai untuk produksi
4. Incoming ,  adalah  banyaknya  kedatangan barang dari supplier
5. End  stock ,  adalah  stok  akhir  di  akhir  hari setelah dikurangi consumption dan ditambahkan  dengan Incoming .  Di  dalam penelitian  ini End  Stock tidak  digunakan sebagai variable karena nilainya sama dengan Beginning Stock .
6. Average/month ,  adalah  rata-rata  banyaknya penggunaan  barang  untuk  produksi  dalam  1 bulan
7. Safety  stock ,  adalah Stock aman  didalam gudang  supaya  tidak  terjadi  ketimpangan permintaan produksi dengan kesediaan bahan baku. Nilai safety stock ditentukan oleh pihak manajemen.
8. *Stock Order , adalah Stock yang harus dipesan kepada supplier sesuai kebutuhan safety stock dan consumption barang.
Tabel  1.  Data  Mentah  Prediksi  Pembelian ZZ0018

## 3.6 Pengujian
Setelah  berjalannya  sistem  yang  telah  disusun, hasil  dari  sistem  tersebut  akan  dilakukan pengujian  dengan Mean  Absolute  Percentage Error .
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) digunakan  untuk  mengukur  keakuratan  hasil peramalan.  MAPE  memiliki  satuan  persentase (pecahan) yang digunakan ketika ada banyak data yang  akan  dibandingkan  dengan  data  realnya. Rumus MAPE sebagai berikut:

## Gambar 1. Rumus MAPE
Mean  Absolute  Percentage  Error (MAPE) dihitung dengan menggunakan kesalahan absolut pada  tiap  periode  dibagi  dengan  nilai  observasi yang nyata untuk periode itu. Kemudian, merata- rata  kesalahan  persentase  absolut  tersebut. Pendekatan ini berguna ketika ukuran atau besar variabel ramalan itu penting dalam mengevaluasi ketepatan ramalan. MAPE mengindikasi seberapa
besar kesalahan dalam meramal yang dibandingkan dengan nilai nyata.

## 3.7 Desain Sistem
Desain  sistem  untuk  pengolahan  data Neural
Network dibawah  ini  menggunakan Unified Modeling Language (UML) dengan menggunakan Activity Diagram.
Gambar 2. Activity Diagram Olah Data Pelatihan
Sebelum pengolahan data pelatihan dikumpulkan, user  harus  mengumpulkan  data-data  yang  akan dijadikan  variable  penelitian,  kemudian  data tersebut dibagi menjadi 2 kurang lebih 70% untuk data pelatihan, dan 30% untuk data pengujian. Selesai  data  dipilah  lakukan  normalisasi  pada kedua data tersebut dengan rumus, sehingga nilai menjadi  berkisar  dibawah  1(satu).  Siapkan  data variable  input(x)  dan  data  target(y),  untuk pelatihan data.
Olah  data  pelatihan  tersebut  dengan  program MATLAB,  kemudian  setting  untuk  beberapa parameter  yang  berbeda,  sehingga  mendapatkan beberapa output yang berbeda dengan memperhatikan berbagai macam output
variabelnya,  baik output R  pada  diagram  linier maupun grafik performance -nya.
Selesai pengolahan data, kumpulkan output nilai MSE dari hasil pelatihan ke ke spreadsheet , dalam hal ini penulis menggunakan ms. Excel.
Gambar 3. Activity Diagram Pelatihan Data
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data  Pelatihan dengan berbagai parameter dan model arsitektur, kemudian hasil tersebut di kelompokkan ke dalam sebuah spreadsheet untuk  dicari  nilai  MSE terkecilnya.
Nilai MSE terkecil dipilih untuk digunakan model arsitektur  dan  parameternya  dalam  pengolahan data pengujian.
Gambar 4. Activity Diagram Olah Data Uji
Setelah user menentukan data terbaik untuk dapat digunakan arsitekturnya. Pindahkan data uji yang telah  dinormalisasi  ke  dalam spreadsheet ,  dan setting parameter sesuai arsitektur terbaik. Perhatikan  nilai  R  dan Performance -nya, kemudian  pindahkan hasil  output  pengolahan  ke dalam  Excel.  Setting  rumus  pada  Excel  untuk mendapatkan nilai MAPE
dengan membandingkan data aktual dan hasil olah dengan Neural Network .
Tentukan Nilai MAPE apakah nilai tersebut telah sesuai  dengan  kriteria,  semakin  nilai  mendekati angka 0 (nol), maka nilai MAPE semakin akurat.

## 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Pengelompokan Data
Data  yang  dikumpulkan  berupa  data  sekunder yaitu data stok, hasil produksi(sesuai penggunaan kaleng packaging ), barang incoming , safety stock , dan stock  order /  kebutuhan  pengadaan  bahan baku.  Variabel  penelitian  berupa  data input dan output . Berikut input dan output :
X1 = stok awal (pcs)
X2 = hasil produksi (pcs)
X3 = Incoming / bahan baku datang(pcs)
X4 = Safety Stock
Y  = *Stock  Order /  Pengadaan  bahan  baku (pcs).
Tabel 2. Contoh Data Input dan Output
Data  di  atas  merupakan  contoh  data  masa  lalu yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  penulis menguji  data kaleng  tipe  ZZ0018  karena  barang tersebut  sering  digunakan  di  Perusahaan.  Data tersebut  digunakan  oleh  penulis  sebagai  data pelatihan dan data pengujian.
4.2 Normalisasi Data Input dan Output Untuk mengurangi dampak perhitungan
komputasi  yang  terlalu  besar,  maka  penulis melakukan  normalisasi  data  ke  dalam  range  0,1 s.d 0,9 menggunakan persamaan di bawah ini,
Gambar 5. Rumus Normalisasi
Keterangan:
α = data minimum
b = data maksimum
x = data asli
X`= data hasil normalisasi

## 4.3 Pengolahan  data  pelatihan  dengan MATLAB
Pelatihan  data  digunakan  untuk  memvalidasi model jaringan. Dengan melakukan beberapa kali trial and error untuk  mendapatkan  jaringan terbaik pada hasil penentuan jumlah neuron yang di  uji.  Pada  Tabel  dibawah  ini,  dilakukan percobaan  dengan  perubahan  beberapa  jumlah neuron yang  berbeda  serta nilai epoch dan  batas maksimum kesalahan.
Hasil percobaan menghasilkan data error terkecil (MSE) yaitu 0.000016205 pada jumlah Neuron 11 dengan nilai Epoch sebanyak 2000 serta Training Function menggunakan Trainscg .
Tabel  3.  Pelatihan  Data  dengan  Berbagai Rancangan Neural Network
Pelatihan data dilakukan untuk mendapatkan nilai MSE  terbaik,  sehingga  mendapatkan  nilai peramalan yang mendekati data aktual. Jika hasil pengolahan Neural  Network tidak  berbeda  jauh dengan  data  aktual  maka  rancangan  jaringan syaraf tiruan ini dapat dijadikan model pada tahap pengujian  data.  Perancangan  arsitektur  terbaik diperoleh jika mempunyai nilai error yang kecil.
Gambar 6. Arsitektur Neural Network Pelatihan
Fungsi dalam lapisan tersembunyi ( hidden layer ) yang akan menghubungkan ke output /target. Jika error semakin  kecil  maka  model  rancangan arsitektur jaringan akan menjadi maksimal. Hasil pelatihan terbaik pada rancangan Neural Network akan  digunakan  kembali  untuk  pengujian  data. Hasil  bobot  terbaik  akan  disimpan  untuk  proses pengujian  data  supaya  dapat  menghasilkan  data yang maksimal pula.
Gambar  7. Correlation  Coefficient (R)  data pelatihan
Pembelajaran data latihan dapat dilihat pada nilai Correlation Coefficient (R) yaitu hasil perbandingan  antara  hasil  prediksi  dengan  nilai sebenarnya, dimana jika hasil perhitungan nilai R semakin  mendekati  1,  maka  hasil  prediksi  akan mendekati nilai sebenarnya. Training function pada penelitian ini menggunakan  algoritma Trainscg . Trainscg
adalah fungsi pelatihan jaringan yang mengupdate bobot dan nilai bias sesuai dengan metode gradien konjugasi yang diskalakan.
Network  Type yang  digunakan  dalam  penelitian ini adalah feed-forward backpropagation . Dalam jaringan feed-forward backpropagation informasi bergerak hanya dalam satu arah (maju) dari node input ,  melalui node tersembunyi  kemudian menuju ke node output .
Berikut beberapa parameter pelatihan yang diatur agar diperoleh hasil yang optimal:
1. Epochs (iterasi)  yang  menunjukkan  jumlah
perulangan  maksimum  pelatihan  yang  dapat dilakukan.  Pada default programnya  terdapat 1000 epochs .  Pada  pelatihan  yang  dilakukan penulis  memberikan  nilai  1000  dan  2000 untuk training mendapatkan nilai maksimum. Penggunaan  terlalu  banyak  nilai  maksimum epoch , akan berakibat penggunaan waktu yang lama untuk melakukan pelatihan data. Namun jika terlalu sedikit nilai epoch , ada kemungkinan  hasil  nilai  maksimum  tidak diperoleh.
2. Goal yang digunakan untuk menentukan batas nilai  MSE  agar  iterasi  diberhentikan.  Pada penelitian  ini  digunakan goal sebesar  1.10-3 atau 0,001  dan 0 untuk  batas nilai  MSE-nya. Jadi  pada  dibawah  ini  jika performance mencapai 0,001 berarti MSE yang diinginkan telah tercapai.
Gambar 8. Grafik Performance Pelatihan
3. Show berfungsi untuk menampilkan frekuensi
perubahan  MSE.  Penulis  menggunakan program  default  sebesar  25.  Tampilan  ini terlihat pada command window . 4. Momentum  Constant dan Learning  Rate.
Momentum constant berfungsi
untuk
menurunkan gradient dengan memberi nilai 0- 1. Learning  rate dan momentum constant ini harus  saling  berkoordinasi  dengan  baik  agar mendapatkan error yang kecil. Pada penelitian kali ini untuk mendapatkan error yang paling kecil  yaitu  dengan learning  rate  (lr)  0,1 dan momentum  constant (mc) 0,95 . Karena  tidak ada  ketentuan  parameter  yang  pasti  untuk mendapatkan  error  yang  kecil,  peneliti memberikan  nilai  konstan  dalam  setiap pelatihannya.
Gambar  9.  Perbandingan  Hasil  Latih  dan Target Asli

## 4.4 Pengujian Data
Berikut  merupakan  data  pengujian  sebelum mengalami normalisasi,
Tabel 4 Input dan Output Pengujian
Setelah
dilakukan normalisasi untuk
mendapatkan  nilai  antara  0.1  –  0.9,  maka  data menjadi seperti berikut,
Tabel  5.  Normalisasi  Data Input dan Output Pengujian
Pengujian  data  dilakukan  untuk  memvalidasi apakah  hasil forecast dari  model  pelatihan  yang dibangun dapat memberikan hasil yang maksimal dalam menghitung error peramalan.
Gambar 10. Arsitektur Neural Network Pengujian
Pengujian data menggunakan 12 hari dari 91 hari. Pengujian  yang  dilakukan  menggunakan  hasil rancangan  arsitektur  terbaik  dari  hasil  pelatihan sebelumnya,  struktur  jaringan  yang  digunakan terdiri dari satu lapis yang berisi 4 neuron input . Lapisan  tersembunyi  terdiri  dari  11  neuron  dan lapisan output terdiri dari 1 neuron.
Gambar  11. Correlation  Coefficient(R) data pengujian
Nilai Correlation Coefficient (R) yang didapat dari hasil  perbandingan  antara  hasil  prediksi  dengan
nilai  sebenarnya  yaitu  0.99975,  dimana  hasil perhitungan  nilai  R  mendekati  angka  1,  maka hasil prediksi menjadi mendekati nilai sebenarnya.
Gambar 12. Grafik Performance Pengujian
Pada pengujian ini digunakan goal sebesar 1.10-3 atau 0.001 untuk batas nilai MSE-nya. Jadi hasil uji performance telah mencapai 0.000000027142 pada epoch ke  137.  Nilai  tersebut  jauh  dibawah nilai 0.001, sehingga MSE yang diinginkan telah tercapai.
Gambar  13.  Grafik  Perbandingan  nilai Neural Network dan Target
Dari  Grafik  perbandingan  di  atas  dapat  dilihat bahwa Output Neural Network mendekati sejajar dengan  Target  yang  disandingkan,  hal  ini menunjukkan  bahwa  hasil  peramalan  mendekati nilai aslinya yang ditargetkan.
Tabel 6. Perhitungan data MAPE
Pengujian  data  menggunakan  MAPE  untuk mengukur  validasi  jaringan.  Pada  Tabel  6 dilakukan  perbandingan  aktual  dengan Neural Nework . Pada keseluruhan data nilai MAPE yang didapat sebesar 0,52%. Jadi tingkat akurasi sangat baik karena dibawah 10%.
4.5 Perbandingan Data Peramalan Perusahaan
Untuk melihat perbedaan hasil penelitian dengan peramalan  yang  telah  dilakukan  di  Perusahaan terlihat pada grafik berikut,
. Gambar  14.  Grafik  Perbandingan  Peramalan Perusahaan dengan Target
Dari  Grafik  di  atas  menunjukkan  bahwa masalah yang terjadi di Perusahaan adalah karena peramalan  yang  dilakukan  oleh    Perusahaan terpaut jauh dari Target yang dituju.
Dari    hasil  pengujian  dan    perbandingan peramalan  perusahaan  dapat  dilihat  bahwa peramalan yang dilakukan dengan menggunakan metode Neural  Network backpropagation lebih akurat  dibandingkan  metode  peramalan  yang dilakukan oleh Perusahaan.

## 4.6 Visualisasi Data
Setelah  mendapatkan  model  yang  optimal  dari pelatihan dan pengujian yang dilakukan, kemudian  dibuat Graphic  User  Interface (GUI) yang bertujuan agar pengguna lebih mudah dalam menggunakan  model  tersebut  dalam  melakukan pengujian peramalan dengan data yang diinginkan. Adapun tampilan GUI tersebut adalah sebagai berikut,
Gambar  15.  Aplikasi  Pengujian Forecast  Raw Material
Pada  panel input an  terdapat  beberapa  parameter yang dapat diubah. Parameter yang dapat diubah yaitu Epoch, Show, Goal, Max Fail . Epoch diisi dengan  banyaknya  perulangan  yang  diinginkan, Show diisi  dengan  berapa  banyak  frekuensi perubahan  MSE  yang  diinginkan, Goal diisi dengan  batas  nilai  MSE  agar  proses  iterasi diberhentikan, Max_File  File adalah  batas banyaknya  kegagalan  saat  proses  perulangan dilakukan.
Gambar 16. Output Grafik
Jika  dilakukan  proses  maka  akan  tampil output Grafik seperti pada gambar di atas. Grafik tersebut akan  menampilkan  Model Neural  Netwok ,
Performance ,  Regresi  dan  Grafik  perbandingan hasil Neural Network dengan Targetnya.
Tabel 7. Input dan Output Template
Template tabel di atas digunakan  sebagai tempat untuk data input , maupun data output . Data yang boleh  di input adalah  pada kolom  yang  berwarna kuning  dengan  header  Data  Uji,  sedang  untuk hasil  Normalisasi  akan  otomatis  tampil  pada kolom  yang  berwarna  putih  dengan  header Normalisasi  Data  Uji,  karena  sudah  diberikan formula  pada  tiap  cellnya.  Data output hasil proses Neural  Network yang  dijalankan  akan ditampilkan pada kolom NN.

## 5. KESIMPULAN
Berbagai data atau informasi yang diperoleh dari hasil  wawancara  dan  pengamatan  langsung  di lapangan pada proses pengadaan barang packaging  (kaleng)  di  Perusahaan  ditemukan permasalahan  tentang  ketidak  akuratan  dalam peramalan  pengadaan  barang  sehingga  sering terjadi kelebihan dan kekurangan stok yang akan digunakan dalam proses produksi.
Berdasar  studi  literatur  yang  penulis  lakukan, penggunaan Neural  Network    backpropagation disarankan untuk digunakan pada penelitian jenis forecasting (peramalan),  dimana  hasil  penelitian banyak menunjukan hasil mendekati akurat dalam peramalannya.
Merujuk  pada  hasil  pelatihan  dan  uji  data  yang telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini,  maka implikasi  yang  dapat  diperoleh  dalam  beberapa aspek adalah sebagai berikut,

## 5.1 Aspek System
Berbagai temuan dalam penelitian ini memberikan  dukungan  secara  empiris  terhadap teori-teori yang telah disebutkan, antara lain:
1. Hasil  penelitian  ini  membuktikan  bahwa metode Artificial  Neural  Network    (ANN) backpropagation ini  akurat  untuk  digunakan dalam melakukan peramalan pengadaan bahan bahan baku untuk keperluan proses produksi.
2. Nilai MAPE yang dihasilkan dalam melakukan testing model, didapatkan sebesar 0,52%. hal ini menunjukkan bahwa penerapan metode Artificial  Neural  Network    (ANN) backpropagation pada  peramalan  pengadaan bahan bahan baku sangat sesuai.

## 5.2 Aspek Manajerial
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan manfaat  bagi  Perusahaan.  Adapun manfaat  yang didapat adalah sebagai berikut:
1. Hasil penelitian ini dapat dijadikan pertimbangan  dalam  menggunakan  metode peramalan dalam berbagai aspek di Perusahaan, khususnya pada bagian Production Planning and Inventory Control . 2. Identifikasi  mengenai  penggunaan  variable untuk menentukan forecasting dapat digunakan sebagai acuan dalam perencanaan, sehingga  didapatkan  hasil  peramalan  yang lebih baik.

## 5.3 Aspek Penelitian Selanjutnya
Pertimbangan  berikut  dapat  dijadikan  acuan dalam  melakukan  penelitan  selanjutnya  dengan tema yang sama.
1. Bagi  perusahaan  sejenis,  penelitian  ini  dapat digunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  dan evaluasi  dalam  bidang forecasting penentuan stok  atau  pembelian  bahan  baku  untuk kebutuhan produksi.
2. Bagi  pihak  yang  akan  melakukan  penelitian sejenis,  dapat  mempertimbangkan  untuk menambahkan variable  forecast  Sales yang sudah  akurat  datanya,  sehingga  akan  didapat hasil yang semakin akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Bazimenyera,  J.  d.,  Qiang,  F.,  tianxiao,  L.,
Niragire,  T.,  &  Ntakirutimana,  T. (2016). Forecasting cereals production  based  on  regression  and back-propagation (BP) network
model  in  Eastern  Province.  African Journal of Agricultural, 7.
[2]  Fábio  Cosme  Rodrigues  dos  Santos,  A.  F. (2017). Intelligent System for Improving  Dosage  Control.  Acta Scientiarum. Technology, 7.
[3] Feri Wibowo, S. S. (2013). Tingkat Ketelitian Pengenalan Pola Data. JUITA, 6.
[4]  Heizer,  J.,  &  Render,  B.  (2015).  Manajemen Operasi.  Jakarta  Selatan:  Penerbit Salemba Empat.
[5]  Kusrini,  &  Luthfi,  E.  T.  (2009).  Algoritma Data  Mining.  Yogyakarta:  Penerbit Andi.
[6] Laudon, K. C., & Ludon, J. P. (2008). Sistem Informasi  Manajemen  Mengelola
Perusahaan Digital Edisi 10. Jakarta: Penerbit Salemba Empat.
[7] Nazir, M. (2011). Metode Penelitian Cetakan 6. Bogor: Penerbit Ghalia Indonesia.
[8]  Razak,  M.  A.,  &  Riksakomara,  E.  (2017). Peramalan  Jumlah  Produksi  Ikan dengan
Menggunakan Backpropagation Neural  Network (Studi  Kasus:  UPTD  Pelabuhan Perikanan Banjarmasin. Jurnal Teknik ITS, 7.
[9]  Riska  Septifani,  M.  E.  (2016).  Perencanaan Kebutuhan  Bahan  Baku  Minuman Sari  Apel  Dengan  Metode  Jaringan Syaraf  Tiruan.  Jurnal  Teknologi Pertanian, 10.
[10] Sandy Putra Siregar, A. W. (2017). Analysis of Artificial Neural Network Accuracy  Using  Backpropagation Algorithm  In  Predicting  Process (Forecasting).  International  Journal Of Information System &
Technology, 9.
[11]  Siang,  J.  J.  (2005).  Jaringan  Syaraf  Tiruan dan  Pemrogramannya  menggunakan MATLAB. Yogyakarta: ANDI.
[12]  Sukmadinata,  N.  (2011).  Metode  Penelitian Pendidikan. Bandung: Remaja
Rosadakarya . [13]  Suparmoko,  M.,  &  Yusuf,  F.  A.  (2015). Ekonomika untuk Manajer (Ekonomika Manajerial). Yogyakarta: BPFE- YOGYAKARTA.
[14]  Teguh  Iryanto,  M.  A.  (2019).  Pemodelan Jaringan Saraf Tiruan Untuk Prediksi Konsumsi  Listrik  Mesin  Uji  Pada Laboratorium Otomotif. Jurnal Teknologi Bahan dan Barang Teknik,
8.
[15]  Yuslena  Sari,  R.  A.  (2017).  Classification
Quality  of  Tobacco  Leaves  as Cigarette  Raw  Material  Based  on Artificial Neural Netwo. International  Journal  of  Computer Trends and Technology (IJCTT) , 4.